在2026年世界人工智能大会（WAIC）上，一款名为“百度搭子”的通用智能体产品成为焦点，入选十大“镇馆之宝”。这一名称自带生活气息，却站在了全球AI舞台的中央，折射出人工智能技术从实验室走向日常生活的趋势。当模型规模持续膨胀、技术术语愈发晦涩时，市场更需要一个能连接技术与现实的桥梁，而百度搭子正试图扮演这一角色。
智能体市场的竞争已进入深水区。麦肯锡2026年发布的报告指出，企业应用任务型AI智能体的比例将在年底突破40%，而2025年这一数字尚不足5%。这一跃升背后，是市场对“可靠执行者”的迫切需求——智能体不仅需要具备理解复杂指令的能力，更要在长时间运行中保持稳定，在关键节点主动与人类确认，同时确保数据权限与操作安全。当头部大模型在基础能力上逐渐趋同，竞争焦点正转向工程化能力与场景适配度。
在真实工作场景中，模型能力与任务完成率之间仍存在鸿沟。PinchBench最新评测显示，在23个行业场景的147项任务中，百度搭子以93.3%和93.2%的完成率包揽前两名。对比之下，搭载Anthropic和OpenAI同款模型的智能体，完成率分别为89.0%和91.6%。这一差距揭示了一个关键逻辑：任务编排、工具调用与错误处理等工程化能力，直接决定着智能体的最终表现。百度搭子的优势在于，它将路由规划、记忆管理、成本控制等能力沉淀为产品层的核心模块，而非单纯依赖模型迭代。
世界杯期间，百度搭子在《超级绿茵场》节目中展现了实时战术分析能力。面对动态变化的赛事画面，它能从海量数据中提取关键线索，生成战术解释并通过主持人口播、屏幕花字等形式呈现。这种能力与办公室场景中的信息处理异曲同工——无论是行业研究报告还是会议纪要，核心都是理解需求、整合信息、输出结论。长白山野生动物摄影师老万的案例则更具代表性：这位70岁的非技术用户，仅通过自然语言描述需求，就让百度搭子自动完成了视频筛选、素材分类与监测日志生成的全流程。
在贵州镇宁县，一对乡村教师夫妇的实践揭示了智能体的另一种价值。他们运营的公益阅读公众号长期面临选题困境，百度搭子通过抓取热点信息、关联阅读主题，在几十分钟内搭建起自动化内容生产流程。这种能力并非体现在某个“惊艳瞬间”，而在于持续接管重复性工作，让用户得以专注更具创造性的任务。数据显示，百度搭子自上线以来日均提问次数增长20倍，成为增长最快的通用智能体，其Harness引擎升级后，任务执行成本降低75%，同时新增智能路由、多端记忆共享等功能。
企业场景对智能体的要求更为严苛。传统组织中，员工积累的经验往往随着人员流动而流失，百度搭子企业版试图破解这一难题。通过共享任务执行过程中形成的Skill（技能模块）与项目上下文，企业能将个人经验转化为可复用的组织资产。例如，当更多员工使用智能体处理合同审核时，系统会沉淀出标准化的审核流程，新员工接手类似任务的成本大幅降低。这种循环效应正在形成：使用者越多，组织积累的方法越丰富；可复用方法越多，新任务启动成本越低；更多工作进入系统，又持续产生新的流程与成果。
支撑这一生态的是百度全栈技术能力的协同。从芯片与算力调度，到模型训练与搜索工具，再到千帆平台的任务开发交付，百度构建了覆盖智能体全生命周期的技术体系。智能云的角色尤为关键——它不仅要提供模型服务与工具链，还需理解产业现场的复杂需求。例如，在金融风控场景中，智能体需在完成反欺诈检测的同时，确保每一步操作都符合合规要求，这需要模型、路由与安全机制的深度耦合。
三重飞轮的咬合，构成了百度搭子的核心竞争力：个人用户的真实任务持续反馈，推动产品优化；企业场景的经验沉淀，降低组织协作成本；平台层的技术协同，提升全栈效率。当其他参与者仍在单点突破时，百度已通过生态化布局，在智能体赛道建立起差异化优势。WAIC的聚光灯下，这个带着生活气息的名字，正试图重新定义人工智能与人类的关系——不是替代，而是成为值得信赖的伙伴。
